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Enregistrement W4293249301 · doi:10.1103/physrevmaterials.6.053606

Radiation-induced segregation on dislocation loops in austenitic Fe-Cr-Ni alloys

2022· article· en· W4293249301 sur OpenAlexafffund
Cong Dai, Peyman Saidi, Brian Langelier, Q. Wang, C. D. Judge, Mark R. Daymond, Mitchell Mattucci

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Materials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueFusion materials and technologies
Établissements canadiensMcMaster UniversityQueen's UniversityCanadian Nuclear Laboratories
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAtomic Energy of Canada LimitedCanada Foundation for Innovation
Mots-clésMaterials scienceDislocationIrradiationAtom probeVacancy defectAusteniteMicrostructureAtom (system on chip)Redistribution (election)CrystallographyRadiation damageCondensed matter physicsMetallurgyComposite materialNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Radiation-induced segregation of alloying elements to crystallographic defects is commonly observed in irradiated austenitic stainless steels. The interaction between solutes and radiation-induced defects changes the physical distribution of solutes and thus affects the formation and growth of defects. The change of the microstructure consequently affects the mechanical properties of the material. A qualitative and quantitative understanding of the interaction between solutes and defects is desirable to better predict the service lifetime of nuclear materials. We used atom probe tomography to measure the distribution of solutes at dislocation loops in 304L stainless steel, irradiated with 2 MeV protons up to 1.5 displacements per atom at 373 and 633 K. No segregation at dislocation loops was found in samples irradiated at 373 K, whereas Ni and Si enrichment and Cr depletion were detected at dislocation loops irradiated at 633 K. The experimentally observed perfect and faulted dislocation loops in vacancy and interstitial types were reproduced by molecular dynamics (MD). A hybrid MD/Monte Carlo method was used to predict the redistribution of alloying atoms at all possible types of dislocation loops in face-centered cubic Fe-Cr-Ni alloys at the same irradiated temperatures (373 and 633 K). The simulations show that, at both temperatures, Cr clusters were formed and distributed randomly, and Ni atoms enriched or depleted at interstitial or vacancy dislocation loops, respectively. The change of solute concentration reaches the highest at the edge of the loop. Ni profiles exhibit characteristic behavior in terms of the stress field of the loops: tension inside of vacancy loops showing depletion of Ni atoms compared with compression inside of interstitial loops showing enrichment of Ni atoms. In addition, the stress field is reduced after solute redistribution. The absence of alloying segregation observed in experiments at a lower temperature (373 K) is explained by a rate theory model: Low-temperature irradiation requires significantly longer irradiation time to see the same amount of segregation as at high temperatures because of the extremely low diffusion of vacancies at low temperatures.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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